pca = PCA(n_components=0.9) # 保持90%的信息 new_train_pca = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_test_pca = pca.fit_transform(test_data_scaler) pca = PCA(n_components=16) new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) new_test_pca_16 = pca.fit_transform(test_data_scaler) new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) new_train_pca_16['target']=train_data_scaler['target']

您可以使用scikit-learn库中的SVM模型来对这15个变量进行预测，以下是示例代码： ``` python from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split # 将15个变量组合成一个特征矩阵X X = np.hstack((X1_new, X2_new, X3_new, X4_new, X5_new, X6_new, X7_new, X8_new, X9_new, X10_new, X11_new, X12_new, X13_new, X14_new, X15_new)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 训练SVM模型 clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = clf.predict(X_test) ``` 在上面的示例代码中，我们首先将15个变量组合成一个特征矩阵X。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用`SVC`函数创建了一个SVM模型，并使用`fit`方法对模型进行训练。最后，我们使用`predict`方法对测试集进行预测，并将结果保存在`y_pred`变量中。

### PCA降维与K近邻分类器的代码解析 以下是使用PCA进行降维以及`KNeighborsClassifier`进行分类的Python代码实现及其逐行解析： ```python from sklearn.decomposition import PCA # 导入PCA模块用于降维操作 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 导入KNN分类器模块 from sklearn.datasets import load_iris # 使用Iris数据集作为示例 from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分训练集和测试集 import numpy as np # 数组运算库 # 加载Iris数据集并划分特征矩阵X和标签向量y data = load_iris() X, y = data.data, data.target # X表示样本特征，y表示样本的真实标签 # 将数据划分为训练集和测试集，比例为80%训练集和20%测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化PCA模型，设置保留两个主成分 pca = PCA(n_components=2) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) # 对训练集执行PCA降维 X_test_pca = pca.transform(X_test) # 对测试集应用相同的变换以保持一致性 # 初始化KNN分类器，设定邻居数k为3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train_pca, y_train) # 使用降维后的训练集拟合KNN模型 # 预测测试集的结果 predictions = knn.predict(X_test_pca) # 输出预测结果与实际标签对比 print(f"Predictions: {predictions}") # 显示预测值 print(f"True Labels: {y_test}") # 显示真实值 ``` #### 逐行解析 1. **导入必要的模块** - `from sklearn.decomposition import PCA`: 导入PCA类以便后续进行降维操作[^1]。 - `from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier`: 导入KNN分类器用于构建分类模型[^1]。 - `from sklearn.datasets import load_iris`: 使用内置的Iris数据集作为实验对象[^1]。 - `from sklearn.model_selection import train_test_split`: 提供工具来分割数据集为训练集和测试集。 2. **加载数据集** - `data = load_iris()`: 调用函数加载Iris数据集，该数据集中包含了三个不同种类的鸢尾花的数据点。 - `X, y = data.data, data.target`: 定义变量`X`存储特征矩阵（每朵花的四个测量属性），定义变量`y`存储目标标签（三种不同的鸢尾花类别）。 3. **拆分数据集** - `train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)`: 将原始数据集按照80%-20%的比例分成训练集和测试集，其中参数`random_state`确保每次运行程序时得到相同的结果[^1]。 4. **初始化PCA模型** - `pca = PCA(n_components=2)`: 创建一个PCA实例，并通过参数`n_components`指定仅保留前两个主成分，从而降低维度到二维空间。 - `X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)`: 计算训练集上的主成分方向并将原高维数据投影至低维子空间[^1]。 - `X_test_pca = pca.transform(X_test)`: 应用之前计算好的转换规则对测试集也做同样的降维处理，保证两者处于同一坐标系下[^1]。 5. **建立KNN分类器** - `knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)`: 构造一个新的KNN分类器实例，这里设定了最近邻的数量为3个。 - `knn.fit(X_train_pca, y_train)`: 使用经过PCA降维之后的训练样本来训练这个KNN模型[^1]。 6. **完成预测工作** - `predictions = knn.predict(X_test_pca)`: 基于已有的KNN模型针对测试集做出最终预测[^1]。 - `print(f"Predictions: {predictions}")`: 展示由KNN产生的预测结果列表[^1]。 - `print(f"True Labels: {y_test}")`: 同时打印出真实的类别标记便于比较效果优劣程度[^1]。 --- ###